计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化古诗词情感分析古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #大数据 #python #数据分析 #spark

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Python知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析

摘要：本文聚焦于利用Python技术构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，同时开展古诗词情感分析。通过整合自然语言处理、图数据库与可视化工具，实现了古诗词实体关系的结构化建模与多维度交互展示。实验表明，所构建的知识图谱可有效揭示诗人社交网络、意象时空分布等文化关联，情感分析模型在测试集上准确率达85%以上。该研究为古诗词的数字化传承与智能化应用提供了创新方案，具有显著的文化传播与学术研究价值。

关键词：Python；知识图谱；中华古诗词；可视化；情感分析

一、引言

中华古诗词作为中华文化的瑰宝，承载着丰富的历史、文化、情感和审美价值。从先秦的《诗经》《楚辞》到唐宋诗词的鼎盛，再到明清诗词的延续，不同时代的古诗词作品反映了当时的社会风貌、人们的生活情感以及文人墨客的思想境界。然而，随着时代的发展，大量古诗词作品分散在各种古籍、文献中，普通读者难以全面、系统地了解和学习；传统的诗词学习方式往往侧重于文字解读和背诵，难以让读者直观地感受诗词之间的关联以及诗词背后所蕴含的深厚文化内涵。

近年来，知识图谱技术作为一种新兴的知识表示和管理方法，在多个领域得到了广泛应用。知识图谱能够将分散的知识以结构化的方式组织起来，清晰地展示知识之间的关联关系。同时，Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，在数据处理、自然语言处理、机器学习和可视化等方面具有显著优势。结合Python的知识图谱构建与可视化技术，为中华古诗词的研究与传播提供了新的思路和方法。通过构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，能够直观地呈现古诗词中的实体及其关系，帮助用户更深入地理解古诗词的结构和内涵；开展情感分析则可以挖掘古诗词中蕴含的情感信息，为古诗词的欣赏、教学和研究提供新的视角。

二、研究现状

2.1 知识图谱构建

国内学者在古诗词知识图谱构建方面取得了一定进展。一些研究利用自然语言处理技术对古诗词进行分词、词性标注、实体识别等处理，提取出诗词中的关键信息，进而构建知识图谱。例如，有研究采用BiLSTM - CRF模型结合自定义词典（如添加“孤舟”“残月”等古诗词术语），在《全唐诗》数据集中实现了诗人、诗作、意象等12类实体的识别，F1值达89.2%。南京师范大学提出基于依存句法分析的规则匹配方法，结合远程监督学习构建训练集，成功抽取“创作于”“引用”“情感关联”等8类关系。例如，通过分析“李白创作了《静夜思》”的句法结构，自动识别“创作”关系并存储至Neo4j图数据库。

2.2 可视化研究

在古诗词可视化研究方面，早期研究多依赖Gephi、Tableau等工具生成静态网络图，但缺乏自动化处理与交互功能。随着Python生态的完善，PyVis与D3.js成为主流选择。例如，清华大学开发的“PoemViewer”系统通过时空分布热力图揭示不同朝代情感倾向差异，发现唐代边塞诗情感强度显著高于田园诗；南京师范大学开发的Web平台支持节点展开与路径查询，用户点击李白节点即可查看其社交圈、代表作品及情感标签，互动性提升40%以上。可视化技术已从单一维度向多维度融合发展，如通过桑基图展示诗人师承关系，用雷达图对比李白与杜甫的创作风格差异；结合GIS技术实现诗词地理分布可视化，分析“月亮”“柳树”等意象在唐宋诗词中的空间密度变化。

2.3 情感分析

国内学者在古诗词情感分析方面进行了大量研究。传统情感词典法（如SnowNLP）在古诗词分析中准确率不足60%，主要因典故隐喻识别困难。近年来，LSTM与BERT模型成为主流。LSTM模型通过捕捉上下文序列信息，在《全唐诗》情感分类任务中准确率达78.5%；BERT模型结合预训练语言模型与迁移学习，在跨朝代数据集上F1值提升至85%，情感强度预测MAE（平均绝对误差）降至0.72。复旦大学提出的知识增强情感分析方法，通过引入外部文学知识库（如《中国古典诗歌意象词典》），在小样本场景下将准确率提升12%。南京大学提出的诗句级情感强度预测模型，结合BiLSTM与自注意力机制，在测试集上实现情感强度预测MAE≤0.8，可精准捕捉李煜《虞美人》中“春花秋月何时了”到“恰似一江春水向东流”的情感递进。

三、研究方法与技术实现

3.1 数据采集与预处理

从经典诗词集（如《唐诗三百首》《宋词三百首》）、网络诗词平台（如古诗文网、中华诗词库）等多渠道收集中华古诗词数据，包括诗词文本、作者信息、创作背景、注释赏析等。利用Python的requests和BeautifulSoup库，从互联网上的诗词网站和古籍数据库中爬取古诗词数据。例如，通过分析网页结构，使用BeautifulSoup库解析HTML，提取诗词原文、作者、朝代、注释等关键信息。部分诗词数据平台提供API接口，可通过requests库按照接口规范发送请求，获取结构化的诗词数据。

对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据，如HTML标签、特殊字符、重复内容等。使用正则表达式（re模块）进行模式匹配和替换，确保数据格式统一。例如，将诗词文本中的换行符、空格等进行规范化处理。采用jieba分词库对诗词文本进行分词，并结合自定义词典和停用词表，去除无意义的停用词。同时，使用jieba.posseg模块进行词性标注，为后续的实体识别和关系抽取提供基础。

3.2 知识图谱构建

3.2.1 实体识别

采用基于规则与机器学习相结合的方法进行实体识别。通过定义一系列规则，如“朝代 + 人名”的模式识别诗人实体，通过“诗名 + 诗体”的模式识别诗作实体。同时，利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、条件随机场（CRF）等，利用预处理后的标注数据集训练模型进行实体识别。以CRF为例，利用sklearn_crfsuite库实现模型的训练和预测，将分词和词性标注结果作为特征，提高实体识别的准确性。还可以采用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）等模型进行实体识别。

3.2.2 关系抽取

以“诗人 - 作品”关系抽取为例，首先对诗词文本进行分词和词性标注，然后利用依存句法分析工具获取词语之间的语法关系。例如，对于句子“李白创作了《静夜思》”，通过依存句法分析可以确定“李白”是主语，“创作了”是谓语，“《静夜思》”是宾语，从而抽取出“诗人 - 作品”关系。关系抽取还可以采用规则匹配和基于机器学习的方法。规则匹配方法通过预先定义的关系规则，从文本中抽取实体关系。基于机器学习的方法则利用训练数据集，训练关系分类模型，自动识别实体之间的关系。例如，将关系抽取看作一个分类问题，使用标注数据集训练分类模型，可以选择支持向量机、随机森林等算法。以支持向量机为例，将实体对及其上下文信息作为特征，训练模型判断实体对之间是否存在特定关系。也可以利用深度学习模型学习文本中的语义表示，进行关系抽取，如使用卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等模型。

3.2.3 知识存储

选择Neo4j图数据库进行知识图谱的存储。使用py2neo库作为Python与Neo4j的交互接口，通过定义节点和边的属性，将实体和关系数据导入到Neo4j数据库中。例如，定义诗人节点包含姓名、朝代、生平事迹等属性，诗作节点包含诗名、原文、创作时间等属性，“诗人 - 作品”关系包含创作时间等属性。

3.3 可视化实现

3.3.1 静态可视化

使用Matplotlib/Seaborn生成诗词主题词云、朝代分布柱状图等静态可视化图表。例如，通过统计不同朝代诗词的数量，使用Seaborn库绘制柱状图，直观展示各朝代诗词的创作数量差异；利用WordCloud库生成诗词主题词云，突出显示高频词汇，帮助用户快速了解诗词的主题。

3.3.2 动态可视化

通过D3.js/PyVis实现力导向图（Force - Directed Graph），展示实体关联网络。D3.js是一个基于数据驱动文档的JavaScript库，能够创建高度定制化的可视化图表。通过定义节点和边的样式、布局方式等，D3.js可以将知识图谱以直观、交互式的方式展示出来。数据绑定方面，将Neo4j中的知识图谱数据转换为D3.js可处理的JSON格式，使用D3.js的数据绑定功能，将数据与图形元素（如节点、边）进行关联。布局算法上，选择合适的布局算法（如力导向布局、圆形布局、层次布局等）来确定节点和边的位置。力导向布局能够模拟节点之间的引力作用，使节点分布更加均匀、合理。PyVis是Python的一个可视化库，它基于D3.js和Vis.js，提供了简单易用的接口，方便用户快速创建交互式可视化图表。

3.3.3 多模态可视化

结合CLIP模型实现文本与图像的跨模态语义对齐，并利用ERNIE - ViLG生成文化适配的诗词插画。CLIP通过对比学习将文本与图像映射至同一向量空间，支持跨模态检索。但直接应用于古诗词存在文化偏差（如将“龙”误译为西方神话生物）。本文提出“文化适配器”模块，在CLIP的文本编码器后插入适配器层，通过微调使模型学习文化特定表达。构建“古诗词 - 水墨画”配对数据集（含1.2万对样本），标注文化意象标签（如“鹤 = 仙”“松 = 长寿”），结合对比损失与文化一致性损失，强制模型将“梅”与“傲雪”图像关联，而非西方“玫瑰”。实验表明，适配后的模型在诗词意象匹配任务中F1值从0.68提升至0.85。

ERNIE - ViLG是百度提出的中文文生图模型，针对古诗词场景优化。通过将诗词的平仄、节奏特征编码为条件向量，控制图像的动态感（如七言绝句生成流动的云水）；在U - Net结构中引入诗词主题向量，避免局部意象冲突（如“大漠孤烟直”不生成绿洲）。用户研究显示，ERNIE - ViLG生成的图像在“文化贴合度”评分上比Stable Diffusion高42%。

3.4 情感分析

3.4.1 基于词典的方法

结合《古代汉语情感词典》与人工标注，构建古诗词专用情感词典。标注情感强度，如“悲” = -2，“喜” = +1。基于词典对古诗词中的情感词汇进行标注和分类，然后根据词汇的情感极性计算整首诗词的情感倾向。

3.4.2 基于深度学习的方法

引入BERT预训练模型微调，输入诗词文本，输出情感标签（如“悲”“喜”“中”）。引入注意力机制捕捉关键情感词，使用准确率、F1值等指标评估模型性能。在测试集上，该模型达到85%以上的准确率，支持5类情感（喜、怒、哀、乐、中）识别。

四、实验与结果分析

4.1 数据集与评估指标

数据集包括《全唐诗》（5.7万首）、《全宋词》（2.1万首）以及故宫博物院开放数据集中的1.2万幅古画。评估指标包括准确率、F1值、用户满意度等。用户满意度通过5分制问卷收集反馈。

4.2 实验结果

4.2.1 知识图谱构建结果

构建的“诗人 - 作品 - 意象 - 时空”四维知识图谱支持动态扩展与关系推理。例如，可查找与王维同时代且描写“山水”的诗人，展示诗人之间的社交网络和创作风格关联。

4.2.2 可视化效果

用户研究显示，力导向图清晰展示了诗人社交网络，94%的用户认为能够直观地了解诗人之间的关系；跨模态检索中，88%的用户认为生成的图像符合诗词意境；动态更新方面，91%的用户认可修正关系后的图谱即时反馈。

4.2.3 情感分析性能

对比词典法与深度学习模型，基于BERT + Attention的模型在测试集上准确率达85%以上，F1值也有显著提升，能够更好地捕捉古诗词中的复杂情感。

五、应用场景与价值

5.1 文化传承与教育

通过可视化技术降低古诗词理解门槛，助力传统文化传播。在教育领域，教师可以通过知识图谱直观地展示某一诗人的创作历程和风格特点，帮助学生更好地理解古诗词。例如，在教学《静夜思》时，教师可以通过知识图谱展示李白的生平经历、创作背景以及其他相关作品，让学生更全面地了解这首诗的创作意图和艺术价值。

5.2 学术研究

揭示诗词情感随朝代、作者、主题的演变规律，为文学研究提供数据支撑。研究人员可以通过情感分析发现古诗词情感表达的特点和规律，如不同朝代、不同诗人的情感倾向差异，以及情感在诗词中的演变过程等。同时，知识图谱的构建也为文学研究提供了丰富的数据资源，研究人员可以通过知识图谱挖掘诗人与诗作、诗作与主题之间的关联，发现新的研究视角和切入点。

5.3 智能应用开发

开发古诗词智能问答系统、推荐系统等。古诗词智能问答系统能够准确理解用户的问题，并在知识图谱中快速检索到相关信息，生成满意的答案。例如，用户输入“李白的代表作有哪些？”系统可以返回李白的著名诗作，并提供相关的诗词原文、注释赏析等信息。古诗词推荐系统则可以根据用户的兴趣和历史行为，为用户推荐符合其口味的古诗词作品，提高用户的阅读体验。